Co‐responding police–mental health programmes: Service user experiences and outcomes in a large urban centre
Notice bibliographique
Résumé
As police officers are often the first responders to mental health crises, a number of approaches have emerged to support skilled police crisis responses. One such approach is the police-mental health co-responding team model, whereby mental health nurses and police officers jointly respond to mental health crises in the community. In the present mixed-method study, we evaluated outcomes of co-responding team interactions at a large Canadian urban centre by analysing administrative data for 2743 such interactions, and where comparison data were available, compared them to 16 226 police-only team responses. To understand service user experiences, we recruited 15 service users for in-depth qualitative interviews, and completed inductive thematic analysis. Co-responding team interactions had low rates of injury and arrest, and compared to police-only teams, co-responding teams had higher overall rates of escorts to hospital, but lower rates of involuntary escorts. Co-responding teams also spent less time on hospital handovers than police-only teams. Service users valued responders with mental health knowledge and verbal de-escalation skills, as well as a compassionate, empowering, and non-criminalizing approach. Current findings suggest that co-responding teams could be a useful component of existing crisis-response systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».